接着昨天的话题，继续聊聊利用 AI 去生成文章中的配图中的一些问题。
其实大体逻辑在昨天的文章中已经说明白了，重点是里面的实现细节，也就是具体怎么做的问题。
其实很多时候，去找这些「怎么做」的方案时，认真搜索一下便可以在互联网上发现非常多的技术方案。
像我自己用的方案中，有两个核心的点，分别是图片风格的统一与多场景的使用。
比如上图是我搜索「风格统一图片生成」这个关键词时发现的公开分享内容，基本这样的信息浏览一遍之后便大体知道别人是怎么做的。
下一步便是根据别人分享信息，逐个步骤在自己的工作环境中复现一遍。
很多时候别人的方案并不能完全适合自己的业务，但没关系，我只需要吸收他们分享内容中对我有帮助的信息就好。
像我自己开发的 AI 配图的方案统一方案，也是通过这种方式挖掘出来的。
自己实操一遍确实用起来没问题之后，才将其采纳进来的。
除了这种分享视频与分享文章之外，互联网上还有非常多别人写好的项目，完全可以找出来、弄明白之后，合理吸收其中的内容用到自己的业务中来。
比如上面这个「图片生成的 Skill」，里面就有详细的流程管理，实际体验一遍之后会发现这个开源项目中的细节，完全可以拿来就用。
那直接阅读下项目中的分享信息，合理将其融入到自己的项目中去。
当然这里有很多朋友可能读不懂这些项目内容，毕竟里面涉及到不少代码相关知识。
这种情况下我也觉得问题不大，现在 AI 的能力已经非常强大了，直接将这个项目链接扔给 AI 让其详细解释这个项目是做什么用的，以及怎么使用。
甚至里面的每一段代码的具体作用，都可以请教 AI 具体问题，毕竟 AI 真的是一位非常有耐心且知无不言的老师，前提是我们得有这种意识。
如此两次搜索，便解决了我 AI 图片生成项目中的两个核心问题，关键是我自己根本没怎么费力便找到了非常详细的解决方案，而且没动手写一行代码。
